Präzisionslandwirtschaft in Pflanzenbau und Tierhaltung

Foto: ATB

Projekt

Titel
Entwicklung eines intelligenten UAV-gestützten Unkrautmonitoringsystems für den selektiven und teilflächenspezifischen Herbizideinsatz
Kürzel
weed-AI-seek
Beginn
28.05.2021
Ende
27.05.2024
Koordinierendes Institut
Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB)
Partner
CiS-GmbH
Hochschule Harz - Hochschule für angewandte Wissenschaften

Projektteam ATB
Zusammenfassung
Die Zielsetzung des Projekts "weed-AI-seek" ist es, ein intelligentes echtzeitfähiges Monitoring- und Mappingsystem für die Erfassung der Unkrautverteilung in Getreidebeständen zu entwickeln. Dazu werden hochauflösende Luftbilddaten in geringer Flughöhe erfasst und mit Hilfe einer optimierten Onboard-KI-Bilderkennung während des Überflugs direkt auf der Drohne klassifiziert. Das innovative Verfahren ermöglicht die artenspezifische Erkennung auf der Ebene von Einzelpflanzen. Mit Hilfe von abgeleiteten Applikationskarten soll die Ausbringung von Herbiziden exakter lokalisiert und selektiv an die reale und artenspezifische Unkrautverteilung in Getreidebeständen angepasst werden. Auf diese Weise liefert das Projekt einen bedeutenden Beitrag zur Reduzierung des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln im Ackerbau und fördert somit eine nachhaltige Landwirtschaft. Ein wesentlicher Beitrag des ATB wird der Aufbau einer Annotationsdatenbank für das Trainieren und Testen von KI-Modellen für ein artspezifisches Erkennen von Unkräutern sein. Diese Datenbank beinhaltet sowohl die aus den UAV-Aufnahmen extrahierten Bilddaten, als auch von Experten generierte Metadaten. Dieser umfassende Datenbestand wird die Vielfalt an Pflanzenarten und des Hintergrundes in Weizenbeständen abbilden und damit über die alleinige Charakterisierung von Leitunkräutern hinausgehen. Auch an der Erstellung des Bilderkennungsmodells für ein eingebettetes System ist das ATB maßgeblich beteiligt.

Förderung
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
Projektträger
Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung - Projektträger
Förderkennzeichen
28DK105A20